基于LightGBM的电力系统暂态稳定评估方法

摘要

为了快速准确地对电力系统的运行状态进行评估,提出了基于LightGBM的电力系统暂态稳定评估方法。首先,利用基于最大信息系数的特征选择算法进行数据降维,筛选出与暂态稳定指标高度相关的关键特征。然后,使用选定特征和相应的暂态稳定指标构建数据集对评估模型进行训练。最后,在接收到来自相量测量单元的实时数据后,基于LightGBM的暂态稳定评估模型提供评估结果。在39节点系统和一个实际的1648节点系统上对所提方法进行应用与验证,结果表明所提出的基于LightGBM的暂态稳定评估方法可保证在线实际应用的时效性和准确性,能有效降低电力系统潜在的运行风险。